Midnight testet KI gestützten Monitor über 13 föderierte Knotenbetreiber

Midnight, Cardanos datenschutzorientierte Partnerkette, hat einen internen KI gestützten Überwachungsprototyp vorgestellt, der alle fünf Sekunden die Netzwerkbedingungen bei 13 föderierten Knotenbetreibern prüft. Das Werkzeug wurde entwickelt, nachdem ein Finalitätsstillstand in einem seiner Testnetzwerke dem bestehenden Alarmsystem entgangen war.

Finalitätsstillstand legte eine Überwachungslücke offen

Während des Fireside Dev Hang am 5. August erklärte das Developer Relations Team von Midnight, dass die frühere Überwachung die Knotenverfügbarkeit und die Blockproduktion verfolgte. Sie maß jedoch nicht unabhängig die Differenz zwischen dem zuletzt produzierten Block und dem zuletzt vom Netzwerk finalisierten Block.

Knoten können online bleiben und weiter Blöcke produzieren, während diese Lücke wächst. Der Vorfall im Testnetz wurde daher als vollständige Verfügbarkeit erfasst, obwohl das Netzwerk keine neuen Blöcke mehr finalisierte.

Midnight ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit Zero Knowledge Beweisen und selektiver Offenlegung zu bauen. Die aktuelle Mainnet Architektur nutzt föderierte Knotenbetreiber, darunter Unternehmen aus den Bereichen Infrastruktur, Zahlungen und Technologie, die in den Anfangsphasen des Netzwerks für die Aufrechterhaltung des Konsenses verantwortlich sind.

Der neue Monitor prüft bei den 13 Betreibern fehlende Knoten, verzögerte Validatoren, Forks, niedrige Anzahlen an Peers und ungewöhnliche Finalitätslücken. Dadurch erweitert sich die Sichtbarkeit über die Infrastruktur, die Midnight Anwendungen und das $NIGHT Netzwerk unterstützt.

Deterministische Regeln steuern jeden Alarm

Der Dienst erhält schreibgeschützte Netztelemetrie über eine WebSocket Verbindung und verdichtet sie zu einer aktuellen Sicht auf jeden Knoten, einschließlich Anzahl der Peers, bestem Block und Daten zum finalisierten Block.

Feste Regeln bestimmen, ob ein Alarm ausgelöst werden soll, welche Eskalationsstufe gilt und ob die Bedingung neu ist oder sich verschärft. Dieselbe deterministische Schicht steuert jeden in einer Benachrichtigung enthaltenen Validatornamen, jede Zahl und jeden Zeitstempel.

Ein lokal gehostetes offenes Modell mit etwa drei Milliarden Parametern kommt erst zum Einsatz, nachdem diese Entscheidungen getroffen wurden. Seine Aufgabe beschränkt sich darauf, genehmigte Fakten in einen lesbaren Alarm oder eine tägliche Netzwerkzusammenfassung zu verwandeln.

Das Modell kann keine Alarme auslösen oder unterdrücken, gemeldete Zahlen ändern, die Ursache eines Vorfalls diagnostizieren oder einen Betreiber anweisen, einen Validator neu zu starten. Wenn seine Ausgabe die Validierung nicht besteht oder das Modell nicht verfügbar ist, sendet der Dienst stattdessen eine deterministische Vorlage.

Jeder Alarm verweist auf ein vordefiniertes betriebliches Runbook. Ingenieure bleiben dafür verantwortlich, das Ereignis zu untersuchen und etwaige Korrekturmaßnahmen auszuwählen.

Mainnet Demo identifiziert MoneyGram Peer Anomalie

Während der Demonstration meldete der Monitor, dass alle 13 föderierten Knotenbetreiber online waren, mit einer durchschnittlichen Finalitätslücke von 2,3 Blöcken und einer durchschnittlichen Blockzeit von sechs Sekunden.

Die erzeugte Kurzfassung nutzte 287 Modell Token und identifizierte eine nicht kritische Anomalie. Der Validator von MoneyGram hatte 11 aktive Peers, unterhalb des konfigurierten Schwellenwerts von 17.

Der Präsentierende führte die niedrigere Anzahl der Peers auf geplante Wartungsarbeiten zurück. Der Alarm erfasste damit einen echten Verstoß gegen den Schwellenwert, während seine betriebliche Erklärung weiterhin menschlichen Kontext erforderte.

Der Prototyp protokolliert auch Zyklen, in denen kein Alarm ausgegeben wird. Eine separate Statusseite prüft, ob der Telemetriefeed, das lokale Modell und das System zur Zustellung von Alarmen funktionieren, sodass Betreiber ein gesundes Netzwerk von einem Monitor unterscheiden können, der aufgehört hat zu berichten.

Nach der Präsentation kann das aktuelle Setup auf einer virtuellen Maschine mit acht Gigabyte ohne GPU für etwa $50 pro Monat laufen. Es bleibt experimentell, arbeitet im Beobachtungsmodus und wurde noch nicht als Open Source Software veröffentlicht.

Midnight plant, die Werkzeuge mit zukünftiger Infrastruktur und Terraform Modulen zu verbinden. Bis zur Veröffentlichung bleibt der Prototyp ein internes Beobachtungssystem, das Konsensstillstände sichtbar machen kann, ohne KI zu erlauben, Alarme zu steuern oder Betreiberaktionen zu lenken, die das $NIGHT Netzwerk betreffen.